Bài Tập Ước Lượng: Xác Định Khoảng Tin Cậy 95% Cho Lãi Suất môn Thống kê trong kinh tế và kinh doanh | Trường Đại học Kinh tế Quốc dân

Bài tập ước lượng
Bài 1. Mt cng ty ln k hoch cho vic pht hnh k phiu ngn hn v hy
vng rng li sut m cng ty ph!i tr! khng v"#t qu 11.5%. Để c+ đ"#c mt
s- thng tin v. li sut trung b0nh m cng ty đ+ c+ thể k vng chi tr!, th0
doanh nghip ny đ đ"a ra th4 tr"5ng 40 k phiu, m8i k phiu thng qua 40
cng ty mi gi9i. S- trung b0nh v đ lch chu;n cho 40 li sut l =10.3% v
s = 0.31%. B?i v0 cng ty ny ch@ quan tAm đn gi9i hn cao đ-i x v9i li sut m
cng ty ph!i chi tr!, hy t0m mt kho!ng tin cBy 95% mt phDa cho li sut trung
b0nh m cng ty đ+ sE ph!i chi tr! cho cc k phiu. D"9i: 10,219% Trn: 10.38%
Bài 2. Mt sK gia tLng tM l tit kim cNa ng"5i tiu dOng th"5ng đ"#c gn chPt
v9i sK thiu tin t"?ng vo n.n kinh t v đ"#c cho l mt ch@ bo v. mt xu
h"9ng suy thoi trong n.n kinh t. Chn mSu ngSu nhin n = 200 ti kho!n tit
kim ti mt cng đTng đ4a ph"Ung cho thy mt sK gia tLng trung b0nh trong
ti kho!n tit kim l 7.2% trong vWng 12 thng qua v mt đ lch chu;n l 5.65.
Y9c l"#ng sK gia tLng tM l phZn trLm trung b0nh trong cc gi tr4 ti kho!n tit
kim trong 12 thng qua đ-i v9i nh[ng ng"5i gửi ti.n trong cng đTng ny.
Bài 3. Trong bi bo v. sK lKa chn mt chuyn ngnh đi hc, Jake Batsell
(1994) bo co rng phZn l9n cc nh t" vn hc thuBt khuyn khDch sinh vin
thKc hin quyt đ4nh cNa m0nh ? kho!ng gi[a nLm tha hai đi hc. Mt nhAn t-
m th"5ng xut hin trong quyt đ4nh ny l mac l"Ung kh?i đZu cho cc cng
vic đi cOng v9i nh[ng chuyn ngnh khc nhau. Ti.n l"Ung b0nh quAn cho mt
s- chuyn ngnh kinh t đ"#c quan tAm đ"#c lit k d"9i đAy. Chuyn ngành Ti n l
. "Ung Kh?i đZu Bnh qun (USD) Qu!n tr4 NhAn lKc 32,600 K ton 28,600 Qu!n tr4 Ti chDnh 26,700 Tip th4/Bn hng 24,100 Truy.n thng 22,909 Bn lf 22,500 Qu!ng co 21,400
Chgng ta sE gi! đ4nh rng nh[ng mac ti.n l"Ung b0nh quAn ny đ"#c dKa trn cc mSu c+ ch l 100.
3.1. Nu đ lch chu;n cho Qu!n tr4 NhAn lKc l $1000, hy t0m sK "9c
l"#ng kho!ng tin cBy 95% cho ti.n l"Ung kh?i đZu b0nh quAn thKc t
cho cc chuyn ngnh v. Qu!n tr4 NhAn lKc.
324043.2. T0m mt sK "9c l"#ng điểm cho ti.n l"Ung kh?i đZu b0nh quAn thKc t
cho cc chuyn ngnh Tip th4/Bn hng nu đ lch chu;n l $800.
Phm vi sai s- chn mSu cho "9c l"#ng ny l bao nhiu?
Epsilon Xtt/bh= sai s- bquan chn mSu * Z cNa alpha chia 2= 156.8
3.3. XAy dKng mt kho!ng tin cBy 98% cho ti.n l"Ung kh?i đZu b0nh quAn
thKc t đ-i v9i cc chuyn ngnh Truy.n thng nu đ lch chu;n l $800. Epsilon =186.08
22722.92Bài 4. Nu bn thu nh v bn nghq rng ti.n thu cNa m0nh l qu cao, mt
phZn ti.n thu nh m bn đang tr! c+ thể do li sut cao đ-i v9i ti.n đi vay. Li
sut cU b!n vo k t9i t9i đAy l bao nhiu? Mt mSu ngSu nhin gTm n = 32
nh dK bo kinh t cho ra mt s- trung b0nh x = 11.7% v đ lch chu;n s =
2.1%. Nu nh" nh[ng dK bo cNa cc nh dK bo ny l “khng b4 lch” - nghqa
l, nu s- trung b0nh cNa tvng thể cc dK bo cNa tt c! cc nh dK bo kinh t
sE bng v9i li sut thKc t vo mOa thu k đn - hy t0m kho!ng tin cBy 90%
cho li sut cU b!n vo k t9i Epsilon= 0.611% 11.089